CN111430033A - 基于人机交互的心理评估方法及电子设备 - Google Patents

基于人机交互的心理评估方法及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111430033A
CN111430033A CN202010215117.7A CN202010215117A CN111430033A CN 111430033 A CN111430033 A CN 111430033A CN 202010215117 A CN202010215117 A CN 202010215117A CN 111430033 A CN111430033 A CN 111430033A
Authority
CN
China
Prior art keywords
psychological
data
interactive
behavior
assessment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010215117.7A
Other languages
English (en)
Inventor
徐涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Lianxin Technology Co ltd
Original Assignee
Zhejiang Lianxin Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Lianxin Technology Co ltd filed Critical Zhejiang Lianxin Technology Co ltd
Priority to CN202010215117.7A priority Critical patent/CN111430033A/zh
Publication of CN111430033A publication Critical patent/CN111430033A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于人机交互的心理评估方法及电子设备，其中，方法包括：获取被测人员的交互数据，所述交互数据包括被测人员的交互内容、交互行为和生理数据；基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据；对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。该种设计结合了人工智能与心理学原理、心理咨询与测评技术，为民众提供了科学、标准、系统、便利的心理评估服务。以线下成熟的心理学研究、心理咨询评估会谈、专业心理测评为基础，设计人机交互内容确保了心理健康数据采集的标准化、结构化、系统化，能够缓解心理评估服务缺乏专业性、便利性的弊端。

Description

基于人机交互的心理评估方法及电子设备
技术领域
本发明涉及心理建设技术领域，具体涉及到一种基于人机交互的心理评估方法及电子设备。
背景技术
今年5月发布的《中国城镇居民心理健康白皮书》中称，当前中国城镇居民心理健康状况调查结果表明，73.6％的人处于心理亚健康状态。《纽约时报》也曾撰文指出心理学和精神分析学在中国逐渐成为热门话题，线上心理咨询或线下面对面的服务越来越受欢迎。而当前中国心理咨询行业还未形成标准、系统、专业的咨询服务体系。百姓对心理学、心理咨询的接受度较低，对于专业心理评估与趣味测评不能有清晰地区分，有效地应用。在遇到生活矛盾、教养困扰、亲密关系、个人成长等问题不知如何科学面对，无法清晰认知心理问题的严重程度，导致对心理健康水平的自我评估不足，同时业内也缺乏合格专业便利的心理健康评估系统。
发明内容
本发明实施例要解决的技术问题为如何科学的对心理进行评估。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种基于人机交互的心理评估方法，包括：获取被测人员的交互数据，所述交互数据包括被测人员的交互内容、交互行为和生理数据；基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据；对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。
可选地，所述获取被测人员的交互数据包括：基于预设题库获取被测人员针对预设题库的答题信息；识别所述答题信息得到所述交互内容；和/或获取被测人员主动输入的主动输入信息；识别主动输入信息中的关键词得到所述交互内容；和/或识别主动输入语句的表达意图；和/或获取被测人员在交互过程中的交互行为数据和生理数据，所述行为数据包括被测人员的操作行为数据和/或被测人员语音数据。
可选地，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：获取交互行为发生的时刻、地点、行为频率、行为对应的内容类目、行为属性中的至少一种；基于所述交互行为发生的时刻、地点、行为频率、行为对应的内容类目、行为属性中的至少一种生成所述交互行为数据。
可选地，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：获取被测人员在交互过程中的反应时长、动作时长或选择预设选项的次数中的至少一种；基于所述反应时长、动作时长、选择预设选项的次数中的至少一种生成所述交互行为数据。
可选地，所述获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：识别所述被测人员的语音信息；分析所述语音信息的音量、语调、语音节奏、语音清晰度中的至少一种；基于所述音量、所述语调、所述语音节奏、所述语音清晰度中的至少一种生成所述交互行为数据。
可选地，所述心理模型包括：抑郁评估模型，抑郁认知评估模型，应用焦虑认知评估模型，恐慌症认知评估模型，健康焦虑认知评估模型中的至少一种。
可选地，所述基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据包括：基于不同的心理模型的预设数据权重在所述交互数据中获取与当前模型对应的子交互数据；依据利用当前心理模型对于所述子交互数据进行分析得到与所述当前心理模型对应的心理数据。
可选地，对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果：获取预设心理评估标准，所述预设心理评估标准的结构与所述心理数据结构对应；将所述心理数据按照所述预设心理评估标准的结构进行结构化分析得到心理评估结果。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种基于人机交互的心理评估装置，包括：获取模块，用于获取被测人员的交互数据，所述交互数据包括被测人员的交互内容、交互行为和生理数据；分析模块，用于基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据；评估模块，用于对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面任意一项所述的基于人机交互的心理评估方法。
根据第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述第一方面任一项所述的基于人机交互的心理评估方法。
本申请通过获取被测人员的交互数据，所述交互数据包括被测人员的交互内容、交互行为和生理数据；基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据；对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。结合了人工智能与心理学原理、心理咨询与测评技术，为民众提供了科学、标准、系统、便利的心理评估服务。以线下成熟的心理学研究、心理咨询评估会谈、专业心理测评为基础，设计人机交互内容确保了心理健康数据采集的标准化、结构化、系统化，能够缓解心理评估服务缺乏专业性、便利性的弊端。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例的基于人机交互的心理评估方法的示意图；
图2示出了本发明实施例的基于人机交互的心理评估方法的人机交互评估模型示意图；
图3示出了本发明实施例的基于人机交互的心理评估装置的示意图；
图4示出了本发明实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
正如背景技术所述，业内也缺乏合格专业便利的心理健康评估系统，目前线上评估系统通常集成了大量的心理健康量表，但并未针对人群形成系统、标准的心理健康评估系统。量表呈现形式为问卷形式，体验感刻板单一，采集的心理健康特征指标效度较低，无法满足民众的使用需求。
因此，发明人提出了可以通过人机交互的方式对心理进行评估，通过获取在交互过程中的多种数据，并针对该多种数据按照预设的模型分类分析，最终得到评价结果，具体的可以参见图1所示的基于人机交互的心理评估方法流程示意图，具体的可以包括如下步骤：
S11.获取被测人员的交互数据。作为示例性的实施例，交互数据可以包括交互内容，交互行为和生理数据。在本实施例中，采用人机交互的方式，例如可以采用人机问答的方式，可以预先设置预设题库基于预设题库获取被测人员针对预设题库的答题信息；识别所述答题信息得到所述交互内容；还可以通过被测人员主动与机器人的交互的内容，具体的，可以获取被测人员主动输入的主动输入信息；识别主动输入信息中的关键词得到所述交互内容。用户可以自由输入内容，可以对输入内容进行关键词识别，并对关键词评估。还可以检测被测人员在交互过程中的行为数据和生理数据。具体的，行为数据包括被测人员的操作行为数据和/或被测人员语音数据。具体的，以抑郁症为例，人机交互问答设计依据线下心理咨询经常采用的抑郁评估五维度模型进行设计，询问用户的情绪、生理、行为、认知的具体状态描述、频次、持续时长、是否存在自伤自杀的意图与行为等。另外，还可以采用量表的方式对待测人员的心理进行科学评估，具体的，以抑郁症为例，在人机交互过程中使用抑郁自评量表(SDS)让用户对自己的抑郁水平进行科学评估。在交互过程中，可以对被测人员的行为进行监测，具体的可以通过监测被测人员的回答问题响应时间，或者监测被测人员的选择问题的选项，例如，可以监测用户在人机交互过程中是否反应迟缓或总是选择“否定/不清楚”的选项，对机器人提出的解决方案是否有操作行为，示例性的，建议“做一次冥想”但用户却未触发该功能。作为可选的实施例，还可以通过图像采集装置通过视频或图像等形式对用户的交互行为进行监测。另外，生理数据可以通过生理监测设备进行监测，例如可以采集心跳的数据，通过判断心跳是否有加速的情况得到生理数据。
S12.基于交互数据和心理模型分析交互数据得到被测人员的心理数据。在本实施例中，根据人机交互的方式，根据不同的交互内容、交互行为和生理数据，对用户行为数据与心理咨询技术评估原理对采集到的生理/心理数据进行结构化分析。具体的，以抑郁症为例，通过人机交互问答设计依据线下心理咨询经常采用的抑郁评估五维度模型进行设计，询问用户的情绪、生理、行为、认知的具体状态描述、频次、持续时长、是否存在自伤自杀的意图与行为等，结合在问答过程中采集的生理数据进行评估，采集认知行为疗法中抑郁认知评估模型采集用户相关的认知数据，如消极的认知偏见和症状，如：疲劳、不能集中精神/活动减少/失去快乐或成就感/处理和解决问题的能力下降/对自己的消极观念/绝望感等；感受到夸大和/或不恰当的威胁/极力保护自己远离威胁的意愿/采取短期缓解的策略，但没有触及与焦虑有关的信念/恐惧感/等；对被测人员的情绪状态、生理和和行为状态、动机状态、认知状态及三低状态进行判断得到被测人员的心理数据。
S13.对心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。在本实施例中，对之前获取到的基于交互数据和心理模型分析交互数据得到被测人员的心理数据，进行结果(用户画像)输出。具体的，根据精神障碍诊断与统计手册第五版(DIAGNOSTIC AND STATISTICALMANUAL OF MENTAL DISORDERS FIFTH EDI T ION，简称DSM-5)/中国精神障碍分类及诊断标准第三版(Classification and Diagnostic Criteria of Mental Disorders inChina-Third-Edition，简称CCMD-3)相关心理疾病的诊断标准，根据五维度抑郁评估模型和DSM-5/CCMD-3对抑郁症的相关诊断标准对用户的抑郁特征数据进行采集；根据认知行为疗法中抑郁认知评估模型采集用户相关的认知数据，如消极的认知偏见和症状，如：疲劳、不能集中精神/活动减少/失去快乐或成就感/处理和解决问题的能力下降/对自己的消极观念/绝望感等；根据认知行为疗法中焦虑认知评估模型采集用户相关的认知数据，如感受到夸大和/或不恰当的威胁/极力保护自己远离威胁的意愿/采取短期缓解的策略，但没有触及与焦虑有关的信念/恐惧感/等；根据认知行为疗法中恐慌症认知评估模型采集用户相关的认知数据，如对健康的灾难性的预测和关注/焦虑情绪/回避行为/坚信问题是生理的等；根据认知行为疗法中健康焦虑认知评估模型采集用户相关的认知数据，如选择性注意灾难性误解/焦虑情绪/安全需求行为/不能认识到灾难并未发生等。对采集到到被测人员的心理数据进行分析比对，对心理咨询技术中结构性访谈与案例概念化标准对采集到的数据进行结构化处理，分析是否存在心理健康风险。
作为示例性的实施例，其特征在于，获取被测人员的交互数据包括：
基于预设题库获取被测人员针对预设题库的答题信息；识别答题信息得到交互内容；获取被测人员在交互过程中的交互行为数据和生理数据，行为数据包括被测人员的操作行为数据和/或被测人员语音数据。
具体的，采用人机交互的方式，通过预先设置预设题库，例如题库根据五维度抑郁评估模型和DSM-5/CCMD-3对抑郁症的相关诊断标准进行题库预设；例如对抑郁认知评估模型采集用户，根据消极的认知偏见和症状预设题目如：是否存在疲劳、不能集中精神/活动减少/失去快乐或成就感/处理和解决问题的能力下降/对自己的消极观念/绝望感等情况；焦虑认知评估模型采集用户预设题目如是否感受到夸大和/或不恰当的威胁/极力保护自己远离威胁的意愿/采取短期缓解的策略，但没有触及与焦虑有关的信念/恐惧感/等问题；对恐慌症认知评估模型采集用户预设如：是否对健康的灾难性的预测和关注/焦虑情绪/回避行为/坚信问题是生理的等问题；对健康焦虑认知评估模型采集用户相关预设如：选择性注意灾难性误解/焦虑情绪/安全需求行为/不能认识到灾难并未发生等问题。利用语音或屏幕显示预设题库将预设题库中的问题输出至待测人员，待测人员可以通过语音回答或通过在屏幕上选择答案回答，识别根据答题信息获取到的被测人员的操作行为数据和/或被测人员语音数据。
作为示例性的实施例，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：获取被测人员在交互过程中的反应时长、动作时长或选择预设选项的次数中的至少一种；基于反应时长、动作时长、选择预设选项的次数中的至少一种生成交互行为数据。
具体的，在人机交互过程中对用户行为进行监测，监测用户在人机交互过程中是否反应迟缓或总是选择“否定/不清楚”的选项，对机器人提出的解决方案是否有操作行为，被测人员在交互中，通过系统设置时间监测系统，反馈监测被测人员在交互过程中对于每个问题作出判断、选择的时间或者选择预设的同类型判断选择选项的次数之一，并生成至少一种人机交互过程中的交互行为数据。
作为示例性的实施例，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：识别被测人员的语音信息；分析语音信息的音量、语调、语音节奏、语音清晰度中的至少一种；基于音量、语调、语音节奏、语音清晰度中的至少一种生成交互行为数据。
具体的，通过人机交互系统中设置语音采集单元、分析单元，在获取音频时，对音频各项数据进行拆解，获取语音信息的音量、语调、语音节奏、语音清晰度中的至少一种，并通过语音分析单元，对获取到的语音信息的音量、语调、语音节奏、语音清晰度中的至少一种信息进行分析，并将分析后的数据进行保留，生成交互行为数据。
作为示例性的实施例，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：获取交互行为发生的时刻、地点、行为频率、行为对应的内容类目、行为属性中的至少一种；基于所述交互行为发生的时刻、地点、行为频率、行为对应的内容类目、行为属性中的至少一种生成所述交互行为数据。具体的，所称行为属性可以包括被测人员具体行为，例如在操作界面上选择的点赞/点灭、喜欢/讨厌、有帮助/无帮助等选项。
作为示例性的实施例，心理模型包括：抑郁评估模型，抑郁认知评估模型，应用焦虑认知评估模型，恐慌症认知评估模型，健康焦虑认知评估模型中的至少一种。
具体的，抑郁评估模型的人机交互应用(五维度评估)包括：情绪状态--低落、悲伤：一种深切的、坚韧的痛苦；对生活中的一切都失去兴趣：烦躁易怒(尤其是儿童青少年)；生理和行为状态(情绪与生理相关)；食欲：没有胃口VS暴食(迷走神经和交感神经--胃部)；睡眠：难以入睡、早醒VS昏睡、嗜睡；行为：行为迟缓、反应慢、疲劳；动机状态，失去主动的动机(没有主动的意识)：不能完成当前的工作任务；认知状态：感觉无用、自卑、愧疚、无望甚至自杀；难以集中注意力：妄想和幻觉(重度：自罪、压抑、消极)；犹豫不决，三低症状：情绪低落、思维缓慢、言语动作减少迟缓。
抑郁认知模型的人机交互应用包括：抑郁情绪--消极的认知偏见和症状，如：疲劳、不能集中精神--活动减少--失去快乐或成就感--抑郁情绪；抑郁情绪--消极的认知偏见和症状，如：疲劳、不能集中精神--处理和解决问题的能力下降--没有变化--绝望加强--抑郁情绪；抑郁情绪--消极的认知偏见和症状，如：疲劳、不能集中精神--活动减少--对自己更消极的观念--抑郁情绪；
应用焦虑认知模式的人机交互评估模型包括：焦虑维持认知模式：内部或外部的事件--->感受到威胁：夸大和/或不恰当--->患者极力保护自己远离威胁--->采取短期缓解的策略，但没有触及与焦虑有关的信念--->恐惧依然存在：可怕的信念未得以改变--->感受到威胁：夸大和/或不恰当；焦虑认知模式：触发物--->感受到威胁--->有问题的回应：认知/行为/生理--->恐惧；触发物---灾难性的预测和关注---焦虑---回避---不知道问题不是生理的---未受到挑战--->恐惧依然存在：信念未被改变--->感受到威胁。
健康焦虑的认知模式的人机交互评估模型包括：如图2所示，健康焦虑是指用户因为对健康的灾难性预测而产生焦虑情绪。
恐慌症的认知模式的人机交互评估模型：触发物---选择性注意灾难性误解---焦虑---安全需求行为----未能认识到灾难并未发生：信念未被触及----选择性注意灾难性误解。
恐惧症的认知模式的人机交互评估模型：触发物--->焦虑预期---->焦虑--->安全行为---->未意识到最坏的情况不会发生，继续高度警惕--->信念未被触及---->聚焦威胁：选择性注意和高度警惕----->触发物--->“循环”；触发物--->焦虑预期---->焦虑--->安全行为--->未意识到最坏的情况不会发生，继续高度警惕--->信念未被触及---->焦虑预期--->“循环”。
作为示例性的实施例，对心理数据进行结构化分析得到心理评估结果：获取预设心理评估标准，预设心理评估标准的结构与心理数据结构对应；将心理数据按照预设心理评估标准的结构进行结构化分析得到心理评估结果。
具体的，根据获取的心理数据，将获取到的心理数据结构进行对应，进行结果(用户画像)输出，根据数据分析结果与心理咨询技术干预原理，对不同分析结果给予专业化、系统化的心理干预。
本发明实施例提供了一种基于人机交互的心理评估装置，如图3所示，该装置可以包括：选取模块31，用于确定与待测人员对应的预设题库；第一获取模块32，用于基于测试场景下，获取待测人员的交互内容、交互数据；第二获取模块33，用于基于测试场景下，获取待测人员的生理数据；分析模块34，用于根据获取到的交互数据得到被测人员的心理数据，对心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。
本发明实施例提供了一种电子设备，如图4所示，该电子设备包括一个或多个处理器41以及存储器42，图4中以一个处理器43为例。
该控制器还可以包括：输入装置43和输出装置44。
处理器41、存储器42、输入装置43和输出装置44可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
处理器41可以为中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)。处理器41还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器42作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的控制方法对应的程序指令/模块。处理器41通过运行存储在存储器42中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的机械状态检测方法。
存储器42可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务器操作的处理装置的使用所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至网络连接装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置43可接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置44可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器42中，当被一个或者多个处理器41执行时，执行如图1所示的方法。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各电机控制方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(HardDiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人机交互的心理评估方法，其特征在于，包括：
获取被测人员的交互数据，所述交互数据包括被测人员的交互内容、交互行为和生理数据；
基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据；
对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果。
2.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述获取被测人员的交互数据包括：
基于预设题库获取被测人员针对预设题库的答题信息；
识别所述答题信息得到所述交互内容；和/或
获取被测人员主动输入的主动输入信息；
识别主动输入信息中的关键词得到所述交互内容；和/或
识别主动输入语句的表达意图；和/或
获取被测人员在交互过程中的交互行为数据和生理数据，所述行为数据包括被测人员的操作行为数据和/或被测人员语音数据。
3.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：
获取交互行为发生的时刻、地点、行为频率、行为对应的内容类目、行为属性中的至少一种；
基于所述交互行为发生的时刻、地点、行为频率、行为对应的内容类目、行为属性中的至少一种生成所述交互行为数据。
4.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：
获取被测人员在交互过程中的反应时长、动作时长或选择预设选项的次数中的至少一种；
基于所述反应时长、动作时长、选择预设选项的次数中的至少一种生成所述交互行为数据。
5.如权利要求2-4所述的评估方法，其特征在于，所述获取被测人员在交互过程中的交互行为数据包括：
识别所述被测人员的语音信息；
分析所述语音信息的音量、语调、语音节奏、语音清晰度中的至少一种；
基于所述音量、所述语调、所述语音节奏、所述语音清晰度中的至少一种生成所述交互行为数据。
6.如权利要求1所述评估方法，其特征在于，所述心理模型包括：抑郁评估模型，抑郁认知评估模型，应用焦虑认知评估模型，恐慌症认知评估模型，健康焦虑认知评估模型中的至少一种。
7.如权利要求6所述的评估方法，其特征在于，
所述基于所述交互数据和所述心理模型分析所述交互数据得到被测人员的心理数据包括：
基于不同的心理模型的预设数据权重在所述交互数据中获取与当前模型对应的子交互数据；
依据利用当前心理模型对于所述子交互数据进行分析得到与所述当前心理模型对应的心理数据。
8.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，对所述心理数据进行结构化分析得到心理评估结果：
获取预设心理评估标准，所述预设心理评估标准的结构与所述心理数据结构对应。
将所述心理数据按照所述预设心理评估标准的结构进行结构化分析得到心理评估结果。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8任意一项所述的基于人机交互的心理评估方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-8任意一项所述的基于人机交互的心理评估方法。
CN202010215117.7A 2020-03-24 2020-03-24 基于人机交互的心理评估方法及电子设备 Pending CN111430033A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010215117.7A CN111430033A (zh) 2020-03-24 2020-03-24 基于人机交互的心理评估方法及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010215117.7A CN111430033A (zh) 2020-03-24 2020-03-24 基于人机交互的心理评估方法及电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111430033A true CN111430033A (zh) 2020-07-17

Family

ID=71549402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010215117.7A Pending CN111430033A (zh) 2020-03-24 2020-03-24 基于人机交互的心理评估方法及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111430033A (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109616178A (zh) * 2018-12-05 2019-04-12 烟台职业学院 一种基于虚拟显示技术的心理健康教育系统
CN111916181A (zh) * 2020-07-23 2020-11-10 南京汇心创悦心理咨询服务有限公司 一种基于人工智能的心理建设系统及装置
CN112214607A (zh) * 2020-09-07 2021-01-12 深圳市镜象科技有限公司 基于人工智能的交互方法、心理干预系统、终端和介质
CN112420164A (zh) * 2020-12-01 2021-02-26 周茜 一种基于心理学及数据分析的心理及行为分析系统
CN112508311A (zh) * 2021-02-05 2021-03-16 浙江连信科技有限公司 用于危险性预测的数据处理方法及装置
CN112509671A (zh) * 2021-02-05 2021-03-16 浙江连信科技有限公司 基于虚拟现实的心理评估方法、装置及电子设备
CN112582061A (zh) * 2020-12-14 2021-03-30 首都医科大学 基于文本问答的抑郁症辅助筛查方法、系统及存储介质
CN112614584A (zh) * 2020-12-14 2021-04-06 首都医科大学 语音及文本转录的抑郁症辅助诊断方法、系统及介质
CN113656562A (zh) * 2020-11-27 2021-11-16 话媒(广州)科技有限公司 一种多轮次人机心理交互方法及装置
CN113687744A (zh) * 2021-08-19 2021-11-23 北京智精灵科技有限公司 一种用于情绪调节的人机交互方法及设备
CN113782200A (zh) * 2021-08-19 2021-12-10 刘欣 心理风险筛查测定方法、装置及计算机设备及存储介质
CN113839939A (zh) * 2021-09-17 2021-12-24 北京邮电大学 一种基于问卷调查的个体认知安全意识评估方法
CN116543901A (zh) * 2023-04-25 2023-08-04 普迪特(泰州)生物科技有限公司 一种基于互联网的人体健康在线咨询系统
CN117038074A (zh) * 2023-08-01 2023-11-10 中国工业互联网研究院 基于大数据的用户管理方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102867028A (zh) * 2012-08-28 2013-01-09 北京邮电大学 一种应用于搜索引擎的情感映射方法与情感句型分析方法
CN108334735A (zh) * 2017-09-18 2018-07-27 华南理工大学 基于迷你独立空间的智能心理评估与辅导系统及方法
CN109766452A (zh) * 2019-01-18 2019-05-17 北京工业大学 一种基于社交数据的人物性格分析方法
CN109903837A (zh) * 2019-03-05 2019-06-18 浙江强脑科技有限公司 心理检测方法、装置及计算机可读存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102867028A (zh) * 2012-08-28 2013-01-09 北京邮电大学 一种应用于搜索引擎的情感映射方法与情感句型分析方法
CN108334735A (zh) * 2017-09-18 2018-07-27 华南理工大学 基于迷你独立空间的智能心理评估与辅导系统及方法
CN109766452A (zh) * 2019-01-18 2019-05-17 北京工业大学 一种基于社交数据的人物性格分析方法
CN109903837A (zh) * 2019-03-05 2019-06-18 浙江强脑科技有限公司 心理检测方法、装置及计算机可读存储介质

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109616178A (zh) * 2018-12-05 2019-04-12 烟台职业学院 一种基于虚拟显示技术的心理健康教育系统
CN111916181A (zh) * 2020-07-23 2020-11-10 南京汇心创悦心理咨询服务有限公司 一种基于人工智能的心理建设系统及装置
CN112214607A (zh) * 2020-09-07 2021-01-12 深圳市镜象科技有限公司 基于人工智能的交互方法、心理干预系统、终端和介质
CN113656562A (zh) * 2020-11-27 2021-11-16 话媒(广州)科技有限公司 一种多轮次人机心理交互方法及装置
CN112420164A (zh) * 2020-12-01 2021-02-26 周茜 一种基于心理学及数据分析的心理及行为分析系统
CN112614584A (zh) * 2020-12-14 2021-04-06 首都医科大学 语音及文本转录的抑郁症辅助诊断方法、系统及介质
CN112582061A (zh) * 2020-12-14 2021-03-30 首都医科大学 基于文本问答的抑郁症辅助筛查方法、系统及存储介质
CN112508311A (zh) * 2021-02-05 2021-03-16 浙江连信科技有限公司 用于危险性预测的数据处理方法及装置
CN112509671A (zh) * 2021-02-05 2021-03-16 浙江连信科技有限公司 基于虚拟现实的心理评估方法、装置及电子设备
CN113687744A (zh) * 2021-08-19 2021-11-23 北京智精灵科技有限公司 一种用于情绪调节的人机交互方法及设备
CN113782200A (zh) * 2021-08-19 2021-12-10 刘欣 心理风险筛查测定方法、装置及计算机设备及存储介质
CN113687744B (zh) * 2021-08-19 2022-01-18 北京智精灵科技有限公司 一种用于情绪调节的人机交互设备
CN113839939A (zh) * 2021-09-17 2021-12-24 北京邮电大学 一种基于问卷调查的个体认知安全意识评估方法
CN116543901A (zh) * 2023-04-25 2023-08-04 普迪特(泰州)生物科技有限公司 一种基于互联网的人体健康在线咨询系统
CN116543901B (zh) * 2023-04-25 2023-11-21 友福同享(深圳)智能科技有限公司 一种基于互联网的人体健康在线咨询系统
CN117038074A (zh) * 2023-08-01 2023-11-10 中国工业互联网研究院 基于大数据的用户管理方法、装置、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111430033A (zh) 基于人机交互的心理评估方法及电子设备
Zucco et al. Sentiment analysis and affective computing for depression monitoring
Chen et al. Robust multimodal cognitive load measurement
Borelli et al. Therapist–client language matching: Initial promise as a measure of therapist–client relationship quality.
Lopatovska Toward a model of emotions and mood in the online information search process
Stritch et al. Looking at a job's social impact through PSM‐tinted lenses: Probing the motivation–perception relationship
Ahmad et al. A framework to estimate cognitive load using physiological data
Munim et al. Towards developing a tool for UX evaluation using facial expression
US20140186818A1 (en) Computer based system and method for assisting an interviewee in remembering and recounting information about a prior event using a cognitive interview and natural language processing
Prendinger et al. Empathic embodied interfaces: Addressing users’ affective state
CN111540441A (zh) 基于心理应激状态下的人机交互的心理干预方法和装置
CN112509671A (zh) 基于虚拟现实的心理评估方法、装置及电子设备
US20230317302A1 (en) Method and system for computer-aided escalation in a digital platform
Wechsung An evaluation framework for multimodal interaction
Wechsung An evaluation framework for multimodal interaction: determining quality aspects and modality choice
Harris Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics: Volume 4: Job Design, Product Design and Human-computer Interaction
Loy et al. Cues to lying may be deceptive: Speaker and listener behaviour in an interactive game of deception
Lentferink et al. On the receptivity of employees to just-in-time self-tracking and eCoaching for stress management: a mixed-methods approach
Valtolina et al. Design of a chatbot to assist the elderly
Wang et al. Multimodal motivation modelling and computing towards motivationally intelligent E-learning systems
Rahman et al. Robust modeling of epistemic mental states
Schmidt et al. Towards Designing a Mobile Stress Coping Assistant
Taylor et al. Exploring users and non-users views of the Digital Twin on a mHealth app: a Thematic, qualitative approach
Hsu et al. The avatar face-off: A face (less) avatar facilitates adults’ reports of personal events
Kudaibergenova et al. Procedure for Identifying Negative Emotional States in Military Personnel.

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200717